Continuous Learning_Startup & Investment – Telegram
Continuous Learning_Startup & Investment
2.4K subscribers
513 photos
5 videos
16 files
2.72K links
We journey together through the captivating realms of entrepreneurship, investment, life, and technology. This is my chronicle of exploration, where I capture and share the lessons that shape our world. Join us and let's never stop learning!
Download Telegram
이미 하이젠베르크가 위치라는 물리량을 정의할 때부터 푸리에 급수를 사용하였기 때문에 이는 예상된 결과일지도 모르겠습니다만, 참으로 유쾌하고 즐거운 결론, 놀라운 결론이 아닐 수 없습니다. 하이젠베르크, 보른, 조르단이 완성한 행렬역학은 다시 1926년 슈뢰딩거가 자신의 파동역학과 같은 개념임을 증명되었는데, 이는 결국 하이젠베르크와 슈뢰딩거는 같은 대상을 다른 방식으로 서술한 것이었음을 의미하는 것이기도 합니다.

책에서 하이젠베르크와 슈뢰딩거는 극한의 대립을 보이는 것처럼 대결 구도가 그려집니다. 그렇지만 인류가 이룩한 모든 학문의 발전에서도 그렇듯, 결국 행렬역학과 파동역학은 다시 하나의 더 큰 양자역학, 즉, 양자물리학으로 가기 위한 두 개의 주춧돌이었습니다. 그렇지만 하이젠베르크의 노력이 그저 슈뢰딩거의 파동역학에 통합되는 것으로만 귀결된 것은 아니었습니다. 그의 행렬역학을 활용하면 이른바 ‘불확정성의 원리 (Uncertainty principle)’까지도 부드럽게 진행하는 것이 가능해지기 때문입니다. 행렬 연산자로 주어지는 두 독립 연산자들의 교환 (commutator)와 분산 (variance)만 정의해주면 되기 때문입니다. 그러면 슈바르츠 부등식 (Schwartz inequality)을 활용하여 아주 깔끔하게 운동량 연산자와 위치 연산자의 분산 기대값의 곱이 hbar/2 보다 항상 크거나 같다는 것도 유도할 수 있습니다. 슈뢰딩거 방정식은 철저하게 파동 방정식에서 시작한 역학 기반 개념이라면 하이젠베르크의 행렬역학은 에너지 양자화 개념 하나만으로 시작한 역학이라 서로 전혀 다른 대상을 가리킬 것이라 생각하는 것이 자연스러울 것입니다. 그런데도 놀랍게 두 접근 방식은 같은 개념을 가리키고 있었고, 유도된 관계식도 정확히 일치했으니, 슈뢰딩거 입장에서는 이 일치가 정말 놀랍고 흥미로웠을 것입니다.

책에서는 흥미롭게도 두 양자역학의 거두 모두 이 혁명적인 발견과 방정식 유도를 그들이 가장 육체적으로 혹은 정신적으로 고난을 겪던 시절의 산물로 그리고 있습니다. 실제로 슈뢰딩거는 결혼 생활의 파국과 결핵으로 인한 쇠약한 몸을 이끌고 요양 생활을, 하이젠베르크도 정신적 스트레스로 인한 요양 생활을 하던 중에 이러한 지적 성과물을 이끌어낸 것으로 그려지고 있습니다. 이는 일부는 사실이고 일부는 픽션입니다만, 두 사람 모두 이 결과물을 이끌어내던 시절이 가장 어려웠던 혹은 정신적으로 가장 약했던 시절 중 하나였던 것은 맞습니다. 어쨌든 이 두 사람의 위업은 후세의 학자들에게 이제 양자역학은 상상력의 범위가 아닌, 실제 세계를 새롭게 그리고 가장 정확하게 기술할 수 있는 기묘하지만 진리인 체계가 되었고, 학자들은 더 이상 고전역학의 관점에서 세상을 이해하기를 멈추게 되었습니다. 아이러니컬하게도 슈뢰딩거 자신은 이 양자역학의 결과물이 결국 세상을 확률론적으로 밖에 바라볼 수 없는, 그리고 여러 독립된 상태가 중첩된 결과물이라는 결론으로 이르게 되는 것을 받아들일 수 없어 '슈뢰딩거의 고양이' 같은 사고실험도 창안했지만 오히려 그 사고 실험이 양자역학의 특별함과 괴상함을 제일 잘 보여주는 대표적인 사례가 되었다는 것은 흥미로운 부분이기도 합니다.

이렇게 이 책은 네 가지 과학사의 사건을 다루면서 그 중심 플롯의 인물들의 삶과 그들이 생애 최고의 위업에 이르는 장면을 마치 의식의 흐름 기법으로 사실과 허구를 섞으며 이야기를 이끌어나가는 독일의 작가 제발트 (W. G. Sebald)가 취하는 것 같은 스타일로 잘 기술해 나갑니다. 책의 마지막 장에 있는 감사의 말을 유심히 읽은 분들이 아니라면 이 책을 팩션이 아닌, 짧은 과학사 서술 정도로 읽으셨을만한 분이 있었겠다는 생각도 들었습니다.

이 책은 여러모로 독자들에게 특별한 지적 경험을 안겨줍니다. 어렵게 기술하려면 한없이 어렵게 기술할 수 있는 과학의 주요 개념들을 평이하고 일상적인 언어로 잘 기술하는 것은 작가의 독특한 스타일이 문학적으로도 충분히 성숙했기 때문이라고 생각할 수 있을 것입니다. 그에 더해 작가가 책 곳곳에 뿌려놓는 아름다운 표현들도 독자들에게 특별한 감정을 선사합니다. 예를 들어 하이젠베르크가 자신의 발견에 벽이 있는 것 같다며 자신의 스승 닐스 보어를 찾아가 만나는 대목에서, 스승 보어가 해 준
"바다의 미칠 것 같은 넓이를 눈 한번 깜빡이지 않은 채 응시할 수 있는 사람은 영원의 한 조각이 놓인 곳에 가닿을 수 있다."
라는 것 같은 표현은 비록 팩션이지만 그 자체로도 오래 기억하고 싶은 문장이기도 합니다.

이렇게 이 책에 대한 감상을 나눠보았습니다. 어떠한 방향에서든 인류의 문명이 존속하는 한, 그리고 발전하는 한, 우리는 앞으로도 계속 탐험을 지속할 것이고, 또 세상을 마주하는 인식의 틀을 끊임없이 개혁해 나갈 것입니다. 과거의 것을 익히되, 새로운 것으로 바꿔나가야 조금씩 진보를 만들어나갈 수 있는 것이겠죠. 이번 마지막 책에서 하이젠베르크의 대사를 인용하며 글을 마무리합니다.

"우리 시대의 과학에 대해 이야기하는 것은 객관적이고 초연한 관찰자로서가 아니라 인간과 자연 사이에서 벌어지는 게임의 행위자로서의 우리가 자연과 맺는 관계에 대해 이야기하는 것입니다. 과학은 이제 실재를 예전과 같은 방식으로 대면할 수 없습니다. 세계를 분석하고 설명하고 분류하는 방법은 스스로의 한계를 맞닥뜨렸습니다. 이것은 개입이 탐구 대상을 변화시킨다는 사실에서 비롯합니다. 과학이 세상에 비추는 빛은 우리가 바라보는 실재의 모습을 바꿀 뿐 아니라 그 기본적 구성 요소의 행동까지도 바꿉니다."
👍1
https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me

What I Wish Someone Had Told Me
Optimism, obsession, self-belief, raw horsepower and personal connections are how things get started.
Cohesive teams, the right combination of calmness and urgency, and unreasonable commitment are how things get finished. Long-term orientation is in short supply; try not to worry about what people think in the short term, which will get easier over time.
It is easier for a team to do a hard thing that really matters than to do an easy thing that doesn’t really matter; audacious ideas motivate people.
Incentives are superpowers; set them carefully.
Concentrate your resources on a small number of high-conviction bets; this is easy to say but evidently hard to do. You can delete more stuff than you think.
Communicate clearly and concisely.
Fight bullshit and bureaucracy every time you see it and get other people to fight it too. Do not let the org chart get in the way of people working productively together.
Outcomes are what count; don’t let good process excuse bad results.
Spend more time recruiting. Take risks on high-potential people with a fast rate of improvement. Look for evidence of getting stuff done in addition to intelligence.
Superstars are even more valuable than they seem, but you have to evaluate people on their net impact on the performance of the organization.
Fast iteration can make up for a lot; it’s usually ok to be wrong if you iterate quickly. Plans should be measured in decades, execution should be measured in weeks.
Don’t fight the business equivalent of the laws of physics.
Inspiration is perishable and life goes by fast. Inaction is a particularly insidious type of risk.
Scale often has surprising emergent properties.
Compounding exponentials are magic. In particular, you really want to build a business that gets a compounding advantage with scale.
Get back up and keep going.
Working with great people is one of the best parts of life.
대부분의 동료 리뷰는 절망적일 정도로 형편없다. 이미 좋은 연구들이 있는데 게을러서인지 공부하고 더 좋은 동료 리뷰를 만들 생각을 못한다.
내가 한가지 작은 그러나 큰 팁을 준다면 이걸 알려주겠다.
동료 평가를 할 때에 동료 평가 평가를 같이 한다. 뭐냐면, 동료 평가가 되고 당사자들에게 해당 정보가 전달이 될 때(individual raw data로 준다) 당사자는 자신에 대한 평가를 보고 그 평가 자체를 평가한다.
"당신에 대한 이 평가가 자신의 성장에 얼마나 도움이 됩니까?"
부정적인 평가일지라도 성장에 도움이 될 수가 있으며, 긍정적 평가일지라도 성장에는 도움이 별로 안될 수도 있다. 만약 동료들에게 성장에 도움이 안되는 평가를 날리는 사람들이 우리 팀에 대부분이라면 우리는 아무도 접수하지 않는 정보를 날리느라 개고생하고 있는 거다 -- 덤으로 기분까지 나빠지는 경우가 허다하다. 또 반대로 모든 부정적인 평가를 나쁘게 평가하는 사람이라면(자기 성장에 도움이 안된다고) 그 사람은 피드백을 받는 스킬이 떨어지는 거다.
이걸 제대로 하다 보면 사람들이 평소에 서로 주고 받는 피드백의 질이 훨씬 더 올라가고, 피드백을 좀 더 잘 받는 사람이 되는 부수적 효과가 있다.
우리가 하는 평가의 궁극적 목적은 사람을 정확히 평가하기 위한 것도 아니고, 그 사람의 연봉을 정하기 위한 것도 아니다. 또, 누군가를 기분 나쁘게 하거나 기분 좋게 하기 위함도 아니다. 그것은 당사자가 좀 더 나은 성과를 내는 사람이 되어 조직에 더 큰 기여를 할 수 있도록 돕기 위함이다.

김창준님
퇴사 이후, 부지런히 사람들을 만나면서 내가 만나는 이들의 특징을 하나 알게 됐다. 그것은 내가 만나고 싶어하는 사람들은 다들 자기만의 '세계'랄 것을 갖고 있는 사람들이라는 점이다. 달리 말하면, 자기만의 '힘이 있는 마음'이 있어서, 그 마음을 중심으로 자기 삶에 보호막을 칠 줄 아는 사람들이라고도 할 수 있다.

자기 마음의 힘이 없는 사람은, 그냥 타인들에게 휩쓸려 산다. 남들이 좋다는 것만을 따라가기 바쁘고, 남들과의 우열을 나누는 비교의 늪에서 빠져나올 방법을 모른다. 항상 타인들을 신경 쓰면서, 남들이 자신을 우습게 보지는 않을지, 내가 남들보다 잘나거나 못나지는 않은지 신경쓰며, 타인과 '같은 레이스'에서 서로를 비교하기 바쁘다. 그들에게 벤츠가 아닌 소나타를 타는 삶, 에르메스가 아닌 샤넬을 매는 것은 무조건 전자보다 후자가 열등한 것이다.

마찬가지로 판사가 아닌 변호사의 삶, 강남이 아닌 강북의 삶, 골프 치는 삶이 아닌 동네 공원을 달리는 삶은 역시 더 열등한 것이다. 크리스마스 연휴에 100만 원짜리 호텔을 잡고 오마카세를 즐기는 삶은, 집에서 가족끼리 멜론을 깎아먹고 작은 트리를 꾸미고 노는 삶보다 '이견의 여지 없이' 우월한 것이다. 개인적으로 나는 그런 사고관이 머릿속에 너무 깊이 박혀버린 사람들과는 한 시간 이상 마주앉아 숨쉬기가 어렵다. 그 상상력의 부재, 마음의 빈곤함, 획일화되어 거의 기계가 되어버린 비교와 피해의식의 마음이 견디기 어렵다.

내가 퇴사 이후에 찾아다니며 약속잡고 만나며 두어시간씩, 혹은 그 이상씩 마주앉아 이야기 나누는 사람들 중에는 그런 사람이 하나도 없었다는 걸 깨달았다. 그들에게는 모두 저마다의 진지한 세계와 마음이랄 게 있어서, 그 바깥의 현실이나 비교의식의 레이스로 점철된 '타자의 세계'가 침범하지 못하는 벽이 있다. 이를테면, 그들은 피곤한 모든 피해의식적인 현실 보다는 책 한 권 읽는 밤, 산 속을 거니는 일, 자기만의 세계를 창작하는 일에 몰두하는 걸 더 좋아한다.

언젠가 나는, 세상의 수많은 문제들이 결국 '책 한 권 읽는 밤'을 사랑할 줄 모르는 마음에서 오는지도 모른다고 쓴 적이 있다. 비유적인 이야기였지만, 핵심은 다르지 않다고 생각한다. 사실, 그렇게 탐욕스럽게 돈과 권력을 갈구하는 사람들이 결국 무엇을 하는지 보면, 그닥 대단한 걸 하는 것도 아니다. 기껏해야 몰래 룸쌀롱에서 술 먹고 유흥업소에서 마약하다가 걸려서 이혼당하거나, 부하직원 성추행하고, 골프 몇 번 치러 다니는 것 외에 그리 대단한 걸 한다는 얘길 들어본 적이 없다. 만약 그가 그냥 책 한 권 읽는 걸 무엇보다 사랑할 줄 아는 마음이 있었다면, 그렇게 삶을 허비할 필요도 없었을 것이다.

올해 나는 세상으로부터, 그 세상의 여러 사람들로부터 너무도 많은 걸 배웠다는 생각이 든다. 그러면서 내게 좋은 사람들, 그러니까 나와 맞는 사람들과 그렇지 않은 사람들을 구별할 줄도 알게 되었다. 나아가 삶에서 중요한 것은, 내가 세계를 공유하고 싶은 사람들만을 곁에 두며 삶을 확장해가는 일이라는 것도 더 명확히 배웠다. 삶을 자기가 원하는, 좋은 방식으로 만들어가는 방법은 의외로 간단하다. 그 방식을 해치는 사람들을 걸러내고, 그 방식에 도움을 주는 이들의 손을 붙잡는 것이다.

올해 내게는 산타들이 있었다. 그들은 저마다의 징글벨을 들려주었고, 나는 그 속에서 조금 더 뚜렷하게 나의 마음과 삶을 알게 되었다. 새해에는 조금 더 명료해진 마음으로 삶을 살아갈 수 있을 거라 믿어진다. 이 믿어짐이 묘하고 따뜻하고 강렬하다.

정지우님
1👍1
1. "(요즘 같은 시대를) 살아가는 데 있어 가장 중요한 자질은 사람들의 (쓸데없는) 말에 휘둘리지 않는 겁니다"

2. "사람들은 다들 자신만의 생각이 있을 것이고, 자신의 맘에 들지 않지 않으면 항상 궁시렁대죠. 그럴 때일수록 우리는 강해져야 합니다"

3. 그럴 때일수록 독립적으로 생각하고, 자신의 신념을 지키기 위해 싸워야 합니다. (쉽게 남을) 비난하는 걸 즐기는 사람들로부터 말이죠"

4. "저는 이게 지금 시대에 가장 필요한 능력이라고 생각합니다"

- 조제 무리뉴
1
Google unveils MedLM, a family of healthcare-focused generative AI models
Google has introduced MedLM, a new set of AI models designed for healthcare, building on its Med-PaLM 2 model. MedLM, available to certain Google Cloud customers, includes two versions for different tasks and has been trialed by healthcare organizations. This initiative is part of a larger trend among tech giants to capitalize on the healthcare AI market. However, the use of AI in healthcare has been controversial, with concerns about accuracy and privacy. Despite this, Google emphasizes its commitment to responsible AI use in healthcare.

https://techcrunch.com/2023/12/13/google-unveils-medlm-a-family-of-healthcare-focused-generative-ai-models/
1
Google’s GitHub Copilot competitor is now generally available and will soon use the Gemini model
Google has launched Duet AI for Developers, an AI-assisted coding tool now generally available and soon to be enhanced with the Gemini model. This platform, competing with GitHub's Copilot, offers advanced code completion and generation capabilities, bolstered by partnerships with 25 companies for specialized data and documentation. Designed to streamline coding tasks and boost productivity, Duet AI supports over 20 languages and includes features like AI log summarization and error explanation. Free until January 2024, it will subsequently cost $19 per user per month on an annual commitment.

https://techcrunch.com/2023/12/13/duet-ai-for-developers-googles-github-copilot-competitor-is-now-generally-available-and-will-soon-use-the-gemini-model/